La fuerza del encriptado dinámico: RECKONING supera a Zero-Shot GPT-3.5 en la robustez ante distracciones
Un estudio comparativo reciente evaluó a GPT-3.5 en tareas de razonamiento multi hop y encontró que el modelo denominado RECKONING supera de manera notable tanto el rendimiento zero shot como el few shot de GPT-3.5, especialmente cuando las pruebas incluyen distracciones diseñadas para confundir las cadenas de razonamiento. En estos benchmark, RECKONING demuestra mayor capacidad para mantener pasos intermedios coherentes, filtrar información irrelevante y producir respuestas consistentes pese a señales engañosas, gracias a técnicas que podríamos resumir como encriptado dinámico del proceso de inferencia.
El enfoque de encriptado dinámico no se refiere a cifrado criptográfico tradicional sino a mecanismos que preservan la integridad del flujo de razonamiento interno, evitando que atajos superficiales o pistas distractoras desvíen la resolución de la tarea. En la práctica esto se traduce en mejoras mensurables en datasets multi hop, donde la cadena de inferencias debe combinar varias evidencias dispersas para llegar a la conclusión correcta.
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